python 为什么我的tf.tensor

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new_means = tf.tensor_scatter_nd_add(new_means, indices=repeat(buckets, "n -> n d", d=dim), updates=samples)

假设new_means.shape=[3，4]，indices.shape=[4，4]和updates.sahpe=[4，4]。上述代码返回err：

Inner dimensions of output shape must match inner dimensions of updates shape. Output: [3,4] updates: [4,4].

即使我把两个arr设置为相同的形状，它仍然返回类似的err。但它在pytroch scatter_add中工作得很好。我不知道为什么以及如何在tensorflow中实现与pytorch相同的功能。你能帮帮我吗？我试着看了官方的解释，发现里面有一些令人困惑的要求。我怎么才能得到和catter_add一样的效果呢

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